فلش‌کارت‌های آموزشی جامع استخراج، پاک‌سازی و تحلیل داده‌های کاربردی با پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع استخراج، پاک‌سازی و تحلیل داده‌های کاربردی با پایتون

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند اطلاعات

موضوع میانی: مهندسی داده و استخراج دانش از وب

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایه در مهندسی داده و تحلیل هوشمند
• 2. آشنایی با محیط برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده
• 3. نصب و پیکربندی کتابخانه‌های استاندارد تحلیل داده
• 4. ساختار وب و پروتکل‌های ارتباطی در شبکه
• 5. مبانی کار با کتابخانه ریکوئستس برای دریافت صفحات وب
• 6. آشنایی با ساختار اچ‌تی‌ام‌ال و مدل شیءگرای سند
• 7. کار با کتابخانه بیوتی‌فول‌سوپ برای پیمایش و استخراج داده
• 8. استخراج داده‌های ساختاریافته از جداول و لیست‌های وب
• 9. مدیریت خطاهای رایج و استثناها در فرآیند استخراج
• 10. اصول اخلاقی و قانونی در استخراج داده‌های وب
• 11. کار با کتابخانه سلنیوم برای تعامل با صفحات پویا
• 12. استفاده از درایورهای مرورگر برای شبیه‌سازی رفتار کاربر
• 13. مدیریت نشست‌ها و کوکی‌ها در استخراج داده
• 14. آشنایی با فرمت‌های داده‌ای جیسون و ایکس‌ام‌ال
• 15. کار با کتابخانه پانداز برای بارگذاری و مدیریت داده‌ها
• 16. مفاهیم پایه دیتافریم و سری‌ها در پانداز
• 17. پاک‌سازی داده‌های ناقص و مقادیر تهی
• 18. شناسایی و اصلاح داده‌های تکراری و ناهنجار
• 19. تبدیل انواع داده و استانداردسازی فرمت‌ها
• 20. استخراج و جایگزینی مقادیر در مجموعه‌های بزرگ داده
• 21. ادغام و ترکیب چندین منبع داده‌ای با یکدیگر
• 22. گروه‌بندی داده‌ها و اجرای عملیات تجمعی
• 23. آشنایی با کتابخانه نام‌پای برای محاسبات عددی
• 24. تحلیل آماری مقدماتی داده‌ها با استفاده از پانداز
• 25. محاسبه شاخص‌های مرکزی و پراکندگی داده‌ها
• 26. کار با داده‌های زمانی و سری‌های زمانی در پایتون
• 27. بصری‌سازی داده‌ها با کتابخانه مت‌پلات‌لیب
• 28. رسم نمودارهای ستونی، خطی و توزیعی برای تحلیل
• 29. شناسایی روندها و الگوها در مجموعه‌های داده
• 30. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی داده برای پیش‌بینی‌های ساده
• 31. ارزیابی دقت مدل‌ها و تحلیل خطاهای احتمالی
• 32. آشنایی با مفاهیم پایگاه داده رابطه‌ای و اس‌کیو‌ال
• 33. اتصال پایتون به پایگاه داده برای ذخیره‌سازی نتایج
• 34. اصول بهینه‌سازی پرس‌وجوهای داده‌ای
• 35. آشنایی با کتابخانه اسکریپی برای استخراج داده در مقیاس بزرگ
• 36. مدیریت صف‌های داده و توزیع پردازش‌ها
• 37. امنیت در انتقال داده و حفاظت از حریم خصوصی
• 38. مستندسازی فرآیند استخراج و پاک‌سازی داده
• 39. تهیه گزارش‌های تحلیلی از نتایج استخراج شده
• 40. پروژه عملی استخراج داده از منابع رسمی و تحلیل آن
• 41. اصول نگهداری و بروزرسانی خط لوله داده
• 42. تکنیک‌های پیشرفته در پالایش داده‌های متنی
• 43. آشنایی با کتابخانه سی‌بورن برای ترسیم نمودارهای تحلیلی
• 44. تحلیل همبستگی بین متغیرها در مجموعه‌های داده
• 45. کار با فایل‌های حجیم و بهینه‌سازی مصرف حافظه
• 46. آشنایی با محیط‌های نوت‌بوک برای مستندسازی کدها
• 47. استقرار اسکریپت‌های تحلیل داده در محیط‌های سرور
• 48. مانیتورینگ و عیب‌یابی فرآیندهای خودکار استخراج داده
• 49. اصول گزارش‌نویسی مدیریتی بر پایه داده‌های تحلیل شده